8、Kubernetes基础入门指南

Kubernetes基础入门指南

1. 选择器与注解

在Kubernetes中,若将需求写在支持的对象规范中,示例如下:

selector:
  $key1: $value1

基于集合的需求支持 in notin exists (仅针对键)。例如,若需求为 chapter in (3, 4),version ,则会返回对象A;若需求为 version notin (0.2), !author_info ,结果将是对象A和对象B。使用基于集合需求的对象规范示例如下:

selector:
  matchLabels:
    $key1: $value1
  matchExpressions:
  - {key: $key2, operator: In, values: [$value1, $value2]}

matchLabels matchExpressions 的需求是组合在一起的,这意味着过滤后的对象需要同时满足这两个需求。

注解是一组用户指定的键值对,用于指定非标识性元数据。它的作用类似于普通标签,例如,用户可以在注解中添加时间戳、提交哈希或构建编号。一些 kubectl 命令支持 --record </

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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